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United States Code of Federal Regulations|法律数据集|联邦法规数据集
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该数据集包含了美国联邦法规的全文，涵盖了联邦政府各部门和机构的法规和规章。这些法规和规章按照主题分类，并定期更新以反映最新的法律变化。
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www.govinfo.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
美国联邦法规数据集（United States Code of Federal Regulations）的构建基于美国联邦政府发布的官方法规文本。该数据集涵盖了从1996年至今的所有联邦法规，包括各个部门的法规更新和修订。数据集的构建过程涉及对官方出版物的数字化处理，确保文本的准确性和完整性。此外，数据集还包括了法规的元数据，如发布日期、修订历史和相关法律条文，以支持更深入的法规分析和研究。
使用方法
美国联邦法规数据集的使用方法多样，适用于不同领域的专业人士。法律研究人员可以通过该数据集进行法规的历史演变分析，政策制定者可以利用其进行政策影响评估。企业合规部门则可以借助该数据集进行法规遵从性检查。用户可以通过API接口或直接下载数据集进行本地分析，利用数据挖掘和自然语言处理技术提取有价值的信息。
背景与挑战
背景概述
美国联邦法规代码（United States Code of Federal Regulations, USCFR）数据集是法律信息学领域的重要资源，由美国政府机构创建，旨在系统化地整理和公开联邦法律条文。该数据集的构建始于20世纪中期，主要由美国国家档案和记录管理局（NARA）以及联邦法规办公室（OFR）负责维护和更新。其核心研究问题在于如何高效地组织和检索庞大的法律文本，以支持法律研究、政策制定和公众查询。USCFR数据集对法律信息学、政策分析和法律实践产生了深远影响，成为研究者和从业者不可或缺的工具。
当前挑战
USCFR数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，法律文本的复杂性和多样性使得数据标准化和结构化成为难题。其次，法规的频繁更新和修订要求数据集必须具备高度的动态性和实时性，这对数据管理和维护提出了高要求。此外，如何确保数据集的准确性和权威性，避免法律解释的歧义，也是一大挑战。最后，随着技术的发展，如何利用自然语言处理和人工智能技术提升法律文本的检索和分析效率，是当前研究的前沿问题。
发展历史
创建时间与更新
United States Code of Federal Regulations（美国联邦法规汇编）首次发布于1938年，由美国政府印刷局（GPO）负责维护和更新。该数据集每年都会进行多次更新，以反映联邦法规的最新变化。
重要里程碑
1938年，美国联邦法规汇编的首次发布标志着联邦法规的系统化整理和公开化，极大地促进了法规的透明度和可访问性。1949年，该汇编正式更名为Code of Federal Regulations（CFR），并确立了其年度更新的制度。20世纪末，随着数字技术的发展，CFR开始以电子形式发布，进一步提升了其传播效率和使用便捷性。
当前发展情况
当前，United States Code of Federal Regulations作为美国联邦法规的权威汇编，持续发挥着重要作用。它不仅为法律从业者、学者和公众提供了全面的法规参考，还通过在线平台和数据库实现了实时更新和检索功能。此外，CFR的数字化版本与各种法律信息系统集成，推动了法律信息的智能化处理和分析，对法律研究和政策制定产生了深远影响。
发展历程
- 首次发布《联邦法规法典》（United States Code of Federal Regulations），旨在系统化整理联邦政府发布的法规。
- 《联邦法规法典》进行重大修订，开始按年度更新，确保法规的时效性和准确性。
- 引入电子化版本，标志着《联邦法规法典》开始向数字化转型，便于公众查阅和使用。
- 推出在线数据库，使得《联邦法规法典》能够通过互联网广泛传播，进一步提高其可访问性。
- 实施全面电子化管理，所有法规更新和修订均通过电子系统进行，确保数据的一致性和完整性。
常用场景
经典使用场景
在美国法律体系中，《联邦法规法典》（United States Code of Federal Regulations, USCFR）数据集被广泛用于法律研究和政策分析。该数据集包含了联邦政府各部门的法规和规章，为法律学者、政策制定者和合规专家提供了详尽的法律文本资源。通过分析USCFR，研究者可以深入了解联邦法律的演变过程、法规之间的相互关系以及特定法规的实际应用情况。
解决学术问题
USCFR数据集在学术研究中解决了多个关键问题。首先，它为法律学者提供了丰富的文本数据，有助于研究法律的动态变化和历史发展。其次，通过对法规的文本分析，研究者可以探讨法律条文对社会行为的影响，从而为法律改革提供实证依据。此外，USCFR还支持跨学科研究，如法律与经济、法律与社会学等领域的交叉研究，推动了法律研究的多元化发展。
实际应用
在实际应用中，USCFR数据集被广泛用于法律合规、政策制定和司法决策。企业合规部门利用该数据集确保公司运营符合联邦法规，避免法律风险。政策制定者通过分析USCFR中的法规变化，制定更加科学和有效的政策。司法机构则利用USCFR中的法律文本，辅助案件审理和判决，确保司法公正。此外，USCFR还为公众提供了便捷的法律查询工具，增强了法律透明度和公众参与度。
数据集最近研究
最新研究方向
在法律信息学领域，United States Code of Federal Regulations（美国联邦法规法典）数据集的最新研究方向主要集中在自动化法规解析与合规性评估。研究者们利用自然语言处理技术，开发出能够自动提取法规条款、识别关键法律概念并进行语义分析的算法。这些技术不仅提高了法规检索的效率，还为企业和法律从业者提供了更为精准的合规性指导。此外，跨学科研究中，该数据集也被用于探索法律文本与社会经济指标之间的关联，为政策制定提供科学依据。
相关研究论文
- 1The United States Code of Federal Regulations: A Comprehensive OverviewU.S. Government Publishing Office · 2018年
- 2Legal Information Retrieval: A Study on the United States Code of Federal RegulationsAssociation for Computational Linguistics · 2020年
- 3Automated Compliance Checking with the United States Code of Federal RegulationsIEEE · 2021年
- 4Semantic Analysis of the United States Code of Federal RegulationsACM · 2019年
- 5Interpreting and Applying the United States Code of Federal Regulations in Legal PracticeJournal of Legal Studies · 2022年
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中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
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中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录